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République Algérienne Démocratique et populaire Université des Sciences et de la Technologie DOran – Mohamed BOUDIAF - U.S.T.O. /M.B Schéma de Codage Hybride.

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1 République Algérienne Démocratique et populaire Université des Sciences et de la Technologie DOran – Mohamed BOUDIAF - U.S.T.O. /M.B Schéma de Codage Hybride appliqué à la Compression des Images de Mammographie Schéma de Codage Hybride appliqué à la Compression des Images de Mammographie BENTORKI Soumya et BENAMRANE Nacéra USTO-MB R2I Juin 2011 Université de Tizi-Ouzou.

2 Plan: Introduction La compression Etat de lart Approche proposée Résultats et discussion La compression en médecine Les méthodes de compression Les normes de compression Conclusion 2

3 Introduction: Lutilisation des images radiographies, ultrasonores, IRM, … pose un grand problème: Stockage archivage, transmission. 3

4 La compression: minimiser le nombre de bits en allégeant les transferts et autorisant un accès à distance Les critères dévaluation : La qualité de reconstitution de limage ; Le taux de compression; La rapidité du codeur et décodeur (codec). 4

5 La compression: La compression en médecine: La compression des images médicales doit éviter lintroduction de distorsions ayant pour effet dentrainer des modifications dans : Linterprétation qualitative des images. La valeur des paramètres anatomiques ou fonctionnels reflétant létat de lorgane étudié. 5

6 Schéma général de la compression Image originale Image compressé Codage Quantification Elimination des éléments secondaire Quantification Elimination des éléments secondaire Décorrélation réorganisation de linformation Décorrélation réorganisation de linformation La compression: 6

7 Les méthodes de compression: Méthodes sans perte dinformation : Entropique RLE dictionnaire Par répétition statistique Les plages arithmétique Shannon-Fano Huffman LZW La compression: 7

8 Les méthodes de compression: Méthodes avec perte dinformation : Transformées QV Prédictives Quantification Hybrides TKL QS TFD TH TCD Ondelette Fractales La compression: 8

9 Fractal Image Compression: Theory and Application, Yuval Fisher, Springer Verlag, New York, Evolutionary fractal image compression, D.Saupe, M.Ruhl, Proc. Int. Conf. on Image Processing, ICIP 96, Lausanne (1996). La durée de la phase de codage est importante, due au grand nombre de comparaisons entre les blocs R et les blocs D. Etat de lart : 9

10 10 A Fast Fractal Image Compression Method Based Entropy, Hassaballah, M.M. Makky and Youssef B. Mahdy, Mathematics Department, Faculty of Science, South Valley University, Qena, Egypt, Réduction de la durée de codage. Un nombre important de blocs ayant une entropie élevée, ne sont pas utilisés. Approximation of Image Blocks, D. M. Monro and F. Dudbridge, in Proc. Int. Conf. Acoustics, Speed, Signal Processing, Vol. 3, pp , LA localisation lensemble des blocs D ; relativement au voisinage du bloc R courant.

11 Etat de lart : 11 A Hybrid Coding Scheme Combining SPIHT and SOFM Based Vector Quantization for Effectual Image Comression, Chandan Singh D. Rawat and Sukadev MeherEuropean Journal of Scientific Research, ISSN X Vol.38 No.03, pp Une hybridation SPIHT et les RN. La décomposition d'image par les ondelettes bi-orthogonales; puis la compression par le SPIHT, qui résulte un Plan de bits qui est alimenté au codage de Q.V basé sur SOFM.

12 Etat de lart : 12 Iteration Free Hybrid Fractal Wavelet Image Coder, Ramychitra Duraisamy, L. Valarmathi and Jeyalakshmi Ayyappan, Internatinal Journal of Computational, Vol. 6, No. 04 December, Combinaison entre la vitesse de la transformée en ondelettes et la méthode fractale itéré pour réduire le temps dexécution. Dans la phase de codage de fractale, le bloc moyen est mesuré et dans la transformation affine, le bloc entier est décalé avec le décalage des pixels.

13 Approche proposée : Image originale Transformation Quantification SPIHT Transformée en ondelette Détails Seuillage & Binarisation Construction de larbre des signifiants DVS DDSDHS Approximation RLE - seuil = 2 (log 2 |max (coeff)|) - mettre en valeur les coefficients les plus signifiants. - construction de larbre des signifiants (qui sera utilisée comme segmentation). - les fractales entre les niveaux des détails les plus descendants. Fractale Codage Sch é ma de l approche propos é e 13

14 Approche proposée : Décomposition par ondelettes de Daubechies (9-7) 14

15 Approche proposée : La relation entre les coefficients dans différents sous bandes 15

16 Approche proposée : Bloc père de 2x2 Bloc fils de 2x2 La décimation utilisant la carte du SPIHT et les relations entre les blocs D et les blocs R 16

17 Pour chaque bloc cible D de limage dans le niveau 2: Pour chaque bloc destination R de niveau1 déterminer la fonction contractive f définie par ses paramètres s (scalling) et o (offset ) tel que : f (D) = s * D+ o R s = cov (R i, D i )/ var (D i ) o = moy(R i ) - moy (D i ) Parmi tous les couples (D, f), sélectionner celui qui minimise lerreur dapproximation de R qui est : (f (D (i, j)) – R (i, j)) 2. Collage des couples (D, f) sur R. Approche proposée : Algorithme : 17

18 18 Résultats et discussion : sein droit TC= 67,29(%), PSNR=43,05 (dB) et Temps =4,25 (s) sein gauche TC= 89,41 (%), PSNR=41,87 (dB) et Temps =4,86 (s)

19 19 Résultats et discussion : Résultats obtenus. ImageTC (%)PSNR (dB)Temps (s) mdb001 (g)67,2943,054,25 mdb002 (d)89,4141,874,86 mdb007 (g)85,7042,814,99 mdb008 (d)89,1142,305,49 mdb025 (g)72,1742,095,41 mdb026 (d)83,8242,255,17 mdb055 (g)69,4144,383,94 mdb056 (d)66,5845,413,79 mdb087 (g)81,6444,244,02 mdb088 (d)86,5844,634,24 mdb127 (g)66,3544,234,14 mdb128 (d)59,5245,024,05

20 20 Résultats et discussion : Comparaison entre SPIHT & SOM; Fractale & Ondelettes et lapproche proposée. Image (128x128) SPIHT & SOMFractale & OndelettesApproche Proposée TC (%)PSNR (dB) TC (%) PSNR (dB)TC (%)PSNR (dB) Lena ,5845,17 Golden Hill ,9445,72 Mandrill ,1144,81

21 21 Conclusion : Des résultats numériques et visuels encourageants et satisfaisants ; des TC intéressants et une bonne qualité de limage reconstruite. Prise en considération un facteur qui joue un rôle important sur le compromis qualité de reconstruction - taux de compression : « nombre des blocs à comparer par rapport à la carte créée par le SPIHT », et la diminution du temps de calcul du codeur fractal en maintenant une qualité satisfaisante de limage reconstruite.

22 Merci pour votre attention


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